AI가 통합된 클라우드 워크로드, 보안은 충분한가? – 실무자가 주의할 5가지 포인트

요즘 기업의 AI 도입 속도는 빠릅니다. 하지만, 그만큼 빠르게 따라가고 있냐고 묻는다면, 보안은 아닙니다.
테너블의 2025년 보고서에 따르면 AI가 통합된 클라우드 워크로드의 약 70%는 해결되지 않은 심각한 보안 취약점을 포함하고 있습니다.
AI 기술이 주는 편리함과 효율성 뒤에 가려진 위협 요소들, 지금부터 하나씩 정리해보겠습니다.

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📊 AI 워크로드 보안 실태 (2025년 기준)

테너블(Tenable)은 AI 기능이 포함된 클라우드 워크로드와 포함되지 않은 워크로드를 비교 분석했습니다.

• AI 통합 워크로드의 71%가 중대 보안 취약점을 포함
• 비 AI 워크로드는 50% 수준
• API 오픈, LLM 모델 접근, S3 퍼블릭 링크 등이 주요 원인

출처: 디지털데일리, 2025년 5월 8일
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⚠️ 실무자가 주의해야 할 5가지 보안 포인트

1. AI API의 과도한 권한 설정 – 역할 기반 접근 제어(RBAC) 필수
2. 모델과 데이터가 같은 스토리지에 존재 – KeyVault/S3 분리 저장
3. LLM Prompt Injection 대응 부족 – 콘텐츠 필터링, 입력 검증 구조 필요
4. GPU 리소스 우선 접근을 위한 포트 오픈 – 0.0.0.0/0 설정 방지
5. 워크로드 이미지 보안 미검증 – 최신 취약점 포함한 AI 베이스 이미지 사용 주의

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🔐 실무 대응 전략 – 무엇을 준비해야 할까?

• AI 전용 보안 그룹 구성 (트래픽 흐름 분리)
• 워크로드별 IAM 정책 분리 및 검증 로직 삽입
• CloudTrail + GuardDuty로 모델 접근 로그 추적
• AI 팀과 보안 팀의 연계 교육 프로그램 운영

👉 참고: [#9] AWS KMS 키 관리 전략
AI 모델이 다루는 민감한 데이터를 암호화할 때의 전략적 접근도 중요합니다.

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• AWS 4월 보안 업데이트 요약 및 실무 팁

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